傅詩　袁穎泉　沈小軍　潘舟

摘要：針對(duì)目前智能交通系統(tǒng)中車臉定位識(shí)別技術(shù)相對(duì)空白的狀況，本文提出了一種車輛擋風(fēng)鏡區(qū)域定位分割的方法，并用C#進(jìn)行了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。此方法結(jié)合目前比較成熟的車牌定位技術(shù)，通過縮小目標(biāo)區(qū)域和圖像掃描統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)二值化后的車輛圖像進(jìn)行了擋風(fēng)鏡區(qū)域的定位與分割。經(jīng)對(duì)不同光照、不同車型的車輛圖像測試，該算法具有快速、精確、魯棒性強(qiáng)、自適應(yīng)性好的優(yōu)點(diǎn)，為進(jìn)一步車內(nèi)人臉定位與識(shí)別提供了一定理論與技術(shù)基礎(chǔ)。本方介紹的識(shí)別方法有一定的新穎性，已獲得相關(guān)發(fā)明專利授權(quán)。

關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)；車牌定位；擋風(fēng)鏡區(qū)域；統(tǒng)計(jì)掃描；定位分割

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）18-0208-03

在智能交通系統(tǒng)中，車牌識(shí)別、車標(biāo)識(shí)別、車色彩識(shí)別技術(shù)都日趨完善，其中以車牌識(shí)別技術(shù)最為成熟。但在車臉識(shí)別技術(shù)上，卻存在很大空白與不完善之處。車臉識(shí)別技術(shù)指分析、處理車輛圖像正面及擋風(fēng)鏡區(qū)域，進(jìn)而達(dá)到車內(nèi)人臉識(shí)別、車內(nèi)景象分析的目的。在未來的智能交通系統(tǒng)中有著重要的應(yīng)用價(jià)值。本文提出的方法是基于車牌定位技術(shù)的[1，2]，運(yùn)用圖像掃描統(tǒng)計(jì)的方法，定位分割車輛擋風(fēng)鏡區(qū)域。圖1為本文方法的處理流程。首先根據(jù)車牌定位的結(jié)果完成擋風(fēng)鏡區(qū)域的粗定位，再通過掃描圖像特定區(qū)域，統(tǒng)計(jì)白點(diǎn)，完成擋風(fēng)鏡區(qū)域精確定位，最后從原圖像中分割出擋風(fēng)鏡區(qū)域。

1 車輛圖像預(yù)處理

對(duì)采集車輛圖片預(yù)處理是車臉識(shí)別過程一個(gè)重要環(huán)節(jié)，預(yù)處理效果的好壞會(huì)影響車牌及擋風(fēng)鏡區(qū)域定位的成功率。本文使用均由CCD攝像機(jī)采集、以jpg格式存儲(chǔ)的車輛圖像，處理時(shí)將jpg圖像封裝在C# Bitmap位圖對(duì)象中。預(yù)處理包括灰度化、灰度拉伸、圖像平滑、中值濾波[3]、銳化[3]等過程。上述這些過程除灰度化外都不是必需的，僅針對(duì)存在缺陷的圖像或某些特定處理效果，才實(shí)施其他預(yù)處理過程。

圖2為車輛原始圖像，在后續(xù)章節(jié)中，均以該圖片作為示例進(jìn)行處理。

2 車牌定位

車輛擋風(fēng)鏡區(qū)域定位方法是基于車牌定位的，通常情況下，車輛的車牌位置都處于擋風(fēng)鏡區(qū)域的正下方，且車牌兩側(cè)縱向邊緣的延長線穿過擋風(fēng)鏡區(qū)域，如圖3。通過向兩側(cè)適當(dāng)擴(kuò)展這兩條延長線，可以粗略定位擋風(fēng)鏡區(qū)域的縱向邊界。與車牌定位技術(shù)要求的車牌邊緣高精度定位不同，擋風(fēng)鏡區(qū)域定位并不必須精確定位車牌邊緣。我們只希望獲取車牌在整張圖片中粗略的位置信息，并在這一基礎(chǔ)上去尋找擋風(fēng)鏡的位置。

2.1基于Sobel算子的車牌邊緣檢測方法

本文采用目前比較成熟的Sobel算子[4，5，6]對(duì)車牌邊緣進(jìn)行檢測，Sobel算子能根據(jù)像素上下、左右相鄰像素點(diǎn)灰度加權(quán)差在邊緣處達(dá)到極值這一特征檢測目標(biāo)區(qū)域邊緣。Sobel算子對(duì)于圖像里的噪聲還具有平滑作用，提供較為精確的邊緣方向信息，在不同環(huán)境的圖像中有著穩(wěn)定的車牌定位成功率。Sobel算子的水平方向算子Sx和垂直方向算子Sy[1，4]定義如下：

，

預(yù)處理后的車輛圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)都要與這兩個(gè)核做卷積，Sx對(duì)水平邊緣響應(yīng)最大，Sy對(duì)垂直邊緣響應(yīng)最大。兩個(gè)卷積的最大值作為這一個(gè)點(diǎn)上的輸出，運(yùn)算結(jié)果為邊緣幅度圖像。對(duì)該圖像進(jìn)行二值化、去噪處理。通過模板矩陣尋找車牌四邊。每次檢測到車牌的一個(gè)邊緣，記錄坐標(biāo)，并在該位置上添加紅色輔助線，直至標(biāo)記出車牌的四邊邊緣，如圖3所示。

3 擋風(fēng)鏡區(qū)域定位與分割

3.1擋風(fēng)鏡區(qū)域垂直定位

由圖3知，車牌左右邊緣延長線l、r垂直穿過了擋風(fēng)鏡區(qū)域正中的位置。結(jié)合日常經(jīng)驗(yàn)不難發(fā)現(xiàn)，小型機(jī)動(dòng)車擋風(fēng)鏡下延ab寬度約為車牌寬度的3倍。若認(rèn)為直線l、r將擋風(fēng)鏡區(qū)域垂直分割成三部分，則中間部分的上下邊緣即線段hg、ef等長，左右兩部分的上邊緣長度約為下邊緣長度的2/3，即dh = 2/3ae、gc = 2/3fb。在實(shí)現(xiàn)的軟件系統(tǒng)中進(jìn)行大量測試后，絕大部分小型轎車和面包車均符合這一特點(diǎn)，大型車則有一定偏差。所以，上述方法可以較好的應(yīng)用在小型車輛擋風(fēng)鏡區(qū)域垂直定位上，大型車可以分開另作處理。

通過2.2節(jié)中獲取的車牌邊界坐標(biāo)yL、yR、xD、xU，可以計(jì)算出車牌在水平方向上的長度HD（HorizontalDistance） = yR - yL，車牌在垂直方向上的寬度VD（VerticalDistance） = xD - xU。根據(jù)上述規(guī)律，將擋風(fēng)鏡下邊緣中部線段L2向水平左、右兩個(gè)方向各擴(kuò)展長度HD，將擋風(fēng)鏡上沿中部線段L1像兩側(cè)各擴(kuò)展長度2/3HD，記錄Y方向的4個(gè)縱坐標(biāo)ULM、DLM、URM、DRM，并以綠線進(jìn)行標(biāo)記，如圖3。

3.2基于掃描統(tǒng)計(jì)方法的擋風(fēng)鏡區(qū)域水平定位

圖3中車牌垂直邊緣的延長線L1、L2并沒有提供有關(guān)擋風(fēng)鏡區(qū)域水平方向的信息，所以僅通過車牌定位完成擋風(fēng)鏡區(qū)域的水平定位有較大困難。本文設(shè)計(jì)了一種基于掃描圖像局部區(qū)域進(jìn)行白點(diǎn)統(tǒng)計(jì)的水平定位算法。經(jīng)前幾步處理后的車輛圖像已經(jīng)是二值化圖像，只包含白色與黑色信息，其中黑色表示背景顏色，白色表示車輛及其他物體邊緣，擋風(fēng)鏡上下水平邊緣處聚集了大量白色像素信息，且紅、綠輔助線的顏色均為固定值，可以輕易剔除。所以，對(duì)圖像自上向下進(jìn)行水平掃描，統(tǒng)計(jì)圖像中每行白色像素點(diǎn)的數(shù)目，當(dāng)掃描至擋風(fēng)鏡上下邊緣區(qū)域時(shí)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果必定會(huì)出現(xiàn)白點(diǎn)數(shù)目的峰值，由此即可獲取上下邊緣的坐標(biāo)。

3.2.1縮小掃描范圍

考慮到圖像中的其他物體（例如散熱柵、車道線、路緣）同樣含有大量白色像素（干擾信息）。與噪聲不同，這些干擾信息通常是大塊連續(xù)的白點(diǎn)，若直接對(duì)整張圖像進(jìn)行掃描，這些干擾信息會(huì)對(duì)擋風(fēng)鏡水平邊緣的檢測造成很大干擾。因此，在進(jìn)行圖像掃描之前需要縮小待掃描區(qū)域，盡可能將這些干擾信息排除在掃描區(qū)域之外。

在垂直方向上，只需在車牌寬度范圍內(nèi)進(jìn)行掃描操作，即圖3中直線l、r之間的范圍。原因有二，其一是車輛邊緣以及車輛兩側(cè)道路上的物體包含大量白色干擾像素，上述掃描范圍可以在最大程度上排除這些干擾信息；其二是掃描過程統(tǒng)計(jì)的是每行白色像素點(diǎn)的數(shù)目，擋風(fēng)鏡上下邊緣的白色像素點(diǎn)在直線l～r范圍內(nèi)最為連續(xù)和集中。

在水平方向上，一類干擾信息來源于同樣含有大量白色信息的車牌與散熱柵區(qū)域。考慮到散熱柵通常位于車牌正上方，且與車牌寬度相當(dāng)，根據(jù)3.1節(jié)計(jì)算出的車牌寬度VD，將車牌沿X軸負(fù)方向垂直平移3～4個(gè)VD距離，使其上邊緣移至圖3中線段的位置，將作為掃描時(shí)的水平下邊界。經(jīng)過大量測試，移動(dòng)這一長度可以將散熱柵、車牌等干擾信息排除在掃描范圍之外。

另一類干擾信息來源于車輛尾部邊緣（如圖3中線段AB上方的白色邊緣），這塊區(qū)域會(huì)影響擋風(fēng)鏡上邊緣的檢測，所以先進(jìn)行第一次圖像掃描檢測車尾邊緣。掃描的縱向范圍即為前文確定的直線l～r之間，由于圖像上方的噪聲多為離散分布，且預(yù)處理時(shí)已對(duì)主要噪聲進(jìn)行了抑制，所以在掃描至車尾邊緣之前，不會(huì)存在某一行出現(xiàn)連續(xù)大量白點(diǎn)，而車尾處聚集的大量連續(xù)白色信息則會(huì)成為掃描結(jié)果中的第一個(gè)峰值，稱為突變。

掃描過程算法描述：

10 for （int h = 0； h < 圖像高度； h++） {

20 for（int w = 掃描左邊界； w <= 掃描右邊界； w++）

30 If（該點(diǎn)是白點(diǎn)） statistics[h] ++；

40 If（statistics[h] >= 臨界值） {

50 保存當(dāng)前行索引；

60 break；

70 }

80 }

以圖3中直線l為左邊界、直線r為右邊界、E為起點(diǎn)向Y軸正方向進(jìn)行自上向下掃描。設(shè)置一個(gè)退出掃描臨界值，該值大小可通過實(shí)際測試得到。按上述規(guī)則掃描，用數(shù)組statistics記錄每行白點(diǎn)數(shù)目，數(shù)組下標(biāo)表示當(dāng)前掃描行索引。當(dāng)掃描至某一行，其白點(diǎn)數(shù)目第一次超過臨界值時(shí)，認(rèn)為發(fā)生突變，終止掃描并記錄該行索引h，即為車尾邊緣在X方向的坐標(biāo)。將h適當(dāng)減小△h，得到一個(gè)新的高度，使其在圖3中越過車尾邊緣，即為待掃描區(qū)域的水平上邊界，如圖3中線段AB。本文使用的所有圖片均為尺寸1360×1024的jpg圖片，經(jīng)過大量測試，臨界值選取130較為合適，選取30為宜。

綜上所述，圖3中用綠線標(biāo)出的矩形區(qū)域ABCD即為擋風(fēng)鏡水平定位的待掃描區(qū)域。

3.2.2擋風(fēng)鏡區(qū)域水平定位

在待掃描區(qū)域ABCD中，以線段AD為左邊界、BC為右邊界、AB為上邊界、CD為下邊界、A點(diǎn)為起點(diǎn)、C為終點(diǎn)進(jìn)行自左向右、自上向下掃描。同樣以數(shù)組statistics記錄每一行白色像素點(diǎn)的數(shù)目。在區(qū)域ABCD內(nèi)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果中應(yīng)出現(xiàn)兩個(gè)白點(diǎn)數(shù)目的峰值，對(duì)應(yīng)擋風(fēng)鏡上下邊緣。在實(shí)現(xiàn)的軟件系統(tǒng)中，每次橫向定位均取出當(dāng)次掃描統(tǒng)計(jì)結(jié)果中白點(diǎn)最多的一行，故橫向定位至少進(jìn)行兩次。記上邊緣橫坐標(biāo)為TM、下邊緣橫坐標(biāo)為IM，并以水平綠線進(jìn)行標(biāo)記，如圖3所示。每次標(biāo)記水平綠線時(shí)將其之上10行與之下10行的像素均設(shè)為黑色，因?yàn)闄M向定位取到的都是當(dāng)次白點(diǎn)數(shù)目的峰值，峰值附近若干行內(nèi)白點(diǎn)數(shù)目較多，將這些行置為黑色即可保證下次定位到的行不在上一次峰值行附近，從而快速找到還未定位的邊緣。

掃面過程算法描述：

10 for （int h = 掃描上邊界； h <= 掃描下邊界； h++）

20 for （int w = 掃描左邊界； w <= 掃描右邊界； w++）

30 If （該點(diǎn)是白點(diǎn)） statistics[h] ++；

40 獲取數(shù)組statistics中最大值的索引Index，保存Index值；

50 將圖像中第Index行上下10行RGB值設(shè)為（0， 0， 0）；

60 if （找到擋風(fēng)鏡上邊界 && 找到擋風(fēng)鏡下邊界） 退出；

70 else 轉(zhuǎn)到步驟10， 繼續(xù)；

須注意的是，由于數(shù)組長度n = Length（AD） = Length（BC），當(dāng)前掃描行在圖像中的坐標(biāo)h不再等于數(shù)組下標(biāo)i，正確的坐標(biāo)應(yīng)為：h = i + Length（EA）。

3.3提取擋風(fēng)鏡區(qū)域圖像

根據(jù)3.1和3.2.2我們獲取了擋風(fēng)鏡區(qū)域EFGH四個(gè)頂點(diǎn)的全部坐標(biāo)：E（TM， ULM）、F（TM， URM）、G（IM， DRM）、H（IM， DLM），如圖4所示。利用C#中Bitmap類的Clone（）函數(shù)復(fù)制擋風(fēng)鏡的矩形區(qū)域，并利用C#中Graphics類的畫圖功能在該矩形區(qū)域上用紅線完成對(duì)擋風(fēng)鏡梯形區(qū)域邊界的分割，如圖5所示。至此，擋風(fēng)鏡區(qū)域的定位與分割完成。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與結(jié)論

在Window7操作系統(tǒng)下，用C#實(shí)現(xiàn)了車輛擋風(fēng)鏡區(qū)域定位分割系統(tǒng)。對(duì)采集到的273張不同車型、包含完整車身與車牌的圖像應(yīng)用本文所述的基于Sobel算子的車牌定位算法進(jìn)行車牌定位測試，成功率達(dá)到了90%左右。對(duì)于車牌定位成功的圖像應(yīng)用本文的擋風(fēng)鏡定位分割方法進(jìn)行測試，成功率達(dá)到了98%。本文介紹的擋風(fēng)鏡區(qū)域定位分割方法的優(yōu)點(diǎn)是邏輯性強(qiáng)，無需復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，完全將圖像作為一個(gè)二維矩陣進(jìn)行處理，充分利用了車牌定位技術(shù)、圖像掃描原理與統(tǒng)計(jì)方法。在車牌定位成功的情況下，擋風(fēng)鏡定位成功率極高。基于Sobel算子的車牌定位算法具有適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，在復(fù)雜環(huán)境下有著穩(wěn)定的車牌定位成功率。因此，基于車牌定位與掃描統(tǒng)計(jì)的車輛擋風(fēng)鏡定位分割方法在智能交通領(lǐng)域具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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